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Enregistrement W2024436535 · doi:10.1111/dom.12130

Hemin therapy suppresses inflammation and retroperitoneal adipocyte hypertrophy to improve glucose metabolism in obese rats co‐morbid with insulin‐resistant type‐2 diabetes

2013· article· en· W2024436535 sur OpenAlexaff
Joseph Fomusi Ndisang, Abhijeet Jadhav

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeme Oxygenase-1 and Carbon Monoxide
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyAdipocyteAdiponectinGLUT4InsulinInsulin resistanceCarbohydrate metabolismAdipose tissueMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Visceral adiposity and impaired glucose metabolism are common patho-physiological features in patients co-morbid with obesity and type-2 diabetes. We investigated the effects of the heme-oxygenase (HO) inducer hemin and the HO blocker stannous-mesoporphyrin (SnMP) on glucose metabolism, adipocyte hypertrophy and pro-inflammatory cytokines/mediators in Zucker diabetic fatty (ZDF) rats, a model characterized by obesity and type-2 diabetes. METHODS: Histological, morphological/morphometrical, Western immunoblotting, enzyme immunoassay, ELISA and spectrophotometric analysis were used. RESULTS: Treatment with hemin enhanced HO-1, HO activity and cGMP, but suppressed retroperitoneal adiposity and abated the elevated levels of macrophage-chemoattractant protein-1 (MCP-1), ICAM-1, tumour necrosis factor-alpha (TNF-α), interleukin 6 (IL-6), IL-1β, NF-κB, c-Jun-NH2-terminal-kinase (JNK) and activating-protein (AP-1), with parallel reduction of adipocyte hypertrophy. Correspondingly, important proteins of lipid metabolism and insulin-signalling such as lipoprotein lipase (LPL), insulin-receptor substrate-1 (IRS-1), GLUT4, PKB/Akt, adiponectin, the insulin-sensitizing and anti-inflammatory protein and adenosine-monophosphate-activated protein kinase (AMPK) were significantly enhanced in hemin-treated ZDF rats. CONCLUSION: Elevated retroperitoneal adiposity and the high levels of MCP-1, ICAM-1, TNF-α, IL-6, IL-1β, NF-κB, JNK and AP-1 in untreated ZDF are patho-physiological factors that exacerbate inflammatory insults, aggravate adipocyte hypertrophy, with corresponding reduction of adiponectin and deregulation of insulin-signalling and lipid metabolism. Therefore, the suppression of MCP-1, ICAM-1, TNF-α, IL-6, IL-1β, NF-κB, JNK, AP-1 and adipocyte hypertrophy, with the associated enhancement of LPL, adiponectin, AMPK, IRS-1, GLUT4, PKB/Akt and cGMP in hemin-treated ZDF are among the multifaceted mechanisms by which the HO system combats inflammation to potentiate insulin signalling and improve glucose and lipid metabolism. Thus, HO inducers may be explored in the search of novel remedies against the co-morbidities of obesity, dysfunctional lipid metabolism and impaired glucose metabolism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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